Perceptions of medical status and treatment goal in older adults with advanced cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e23016 Background: Perceptions of medical status and treatment goal are often used to assess prognostic awareness, but whether these items fully capture patients’ understanding of their prognosis remains unclear. We sought to better understand these measures by investigating their relationship with quality of life (QOL), symptom burden, functional impairment, hospitalizations, and overall survival (OS). Methods: We enrolled patients age ≥70 years within 8 weeks of a diagnosis of incurable gastrointestinal cancer. We surveyed patients to assess perceptions of medical status [terminally ill vs not], treatment goal [curative vs non-curative], QOL (EORTC - Elderly Cancer Patients), symptom burden (Edmonton Symptom Assessment System [ESAS]), and functional impairment (activities of daily living [ADLs]). We used regression models adjusted for age, sex, and education to explore relationships between these items and patients’ QOL, symptom burden, functional impairment, risk of hospitalizations, and OS. Results: Of 132 patients approached, 103 (78.0%) enrolled (mean age 77.62 years, 47.6% female). Half (49.5%) reported a terminally ill medical status and nearly two-thirds (64.0%) reported a non-curative treatment goal, with 42.0% reporting discordant responses to these items. Patient report of a terminally ill status was associated with worse QOL (EORTC illness burden: 53.59 vs 35.26, p = .001), higher symptom burden (ESAS score: 28.15 vs 16.79, p = .002), more functional impairment (number of ADLs: 3.63 vs 5.24, p = .006), greater risk of hospitalizations (HR = 2.41, p = .020), and worse OS (HR = 1.93, p = .010). We found no associations between these outcomes and patient-reported treatment goal. Conclusions: In older adults with advanced cancer, half reported a terminally ill medical status and nearly two-thirds reported a non-curative treatment goal. Patient report of a terminally ill status was associated with worse QOL, symptom burden, functional impairment, risk of hospitalizations, and OS. We did not find associations between these outcomes and patient report of their treatment goal. Our findings suggest that these questions measure different constructs and more nuanced tools for assessing prognostic awareness are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».